为什么要使用强化学习? 通过反复试验进行无监督学习 适用于其他问题变体 为什么要使用图神经网络? 与深度学习相比:可以考虑图的拓扑和特征
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化来生成大型数据集,但大多数人使用反复试验过程来生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习,从而增强设计探索并做出更好的设计决策。最近,还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上,我们将展示使用模拟数据将数据科学应用于工程应用。我们将讨论...
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化生成大型数据集,但大多数人使用反复试验过程生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习,从而可以增强设计探索并做出更好的设计决策。最近,还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上,我们将使用模拟数据展示数据科学在工程应用中的应用。我们将讨论...
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化来生成大型数据集,但大多数人使用反复试验过程来生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习,从而增强设计探索并做出更好的设计决策。最近,还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上,我们将展示使用模拟数据将数据科学应用于工程应用。我们将讨论...
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化来生成大型数据集,但大多数人使用反复试验过程来生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习,从而增强设计探索并做出更好的设计决策。最近,还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上,我们将展示使用模拟数据将数据科学应用于工程应用。我们将讨论...
Fatma Kocer (Altair)、Shane Mooney (Kinetic Vision) - 工程数据科学工作组工程师使用基于物理的模拟创建并继续创建大量数据。我们中的一些人使用实验设计或优化来生成大型数据集,但大多数人使用反复试验过程来生成数据点。那些使用 DOE 或优化的人可以通过使用描述性和预测性分析从整个数据集中学习,从而增强设计探索并做出更好的设计决策。最近,还开发了可以使用从一次性反复试验中编译的历史数据集的 ML 方法。在本次研讨会上,我们将展示使用模拟数据将数据科学应用于工程应用。我们将讨论...
该领域将机器人技术和机器学习合并以开发自适应系统,使机器人能够通过反复试验和错误学习复杂的技能,例如抓握,拾取,放置和组装,从而增强灵活性和概括。